小x下C-奇数胶子关联引发的外周pA碰撞定向流v1

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本文主要探讨了在小x(在量子色动力学中的一个物理概念,表示强相互作用中的耦合常数与能量尺度的关系)条件下,外围质子核(pA)碰撞中的正向两粒子产生过程中奇次谐波方向关联,特别是定向流v1的现象。这些奇数谐波的出现并非源自核的旋转对称性被破坏,而是源于原子核内部胶子的C-奇数胶子相关性。胶子的广义胶束广义横向动量依赖(GTMD)相关因子在这一现象中扮演关键角色,它反映了胶子电场强度张量在规范链接下的矩阵元素。 GTMD是胶子在非平衡状态下的分布函数,它们包含了核内的胶子动态信息。在小x极限下,论文指出胶质GTMD相关器简化为广义的威尔逊环相关器,这是一个只受单个偶极型GTMD控制的函数。这个偶极子型GTMD具有C-奇数特性,意味着它对C-奇数性质的贡献是显著的。通过傅立叶变换,这个C-奇偶极GTMD对应于奥登维格分布,进而导致了在pA碰撞中观察到的奇次谐波v1。 作者利用彩色玻璃冷凝液(CGC)模型,在大量的颜色限制下,定量分析了一次奇次谐波v1的产生。他们发现,即使在超外围碰撞中,这种C-奇数机制也能产生非零的v1效应,这是由于核的径向不均匀性所驱动的。这种机制对于理解小x尺度下强子碰撞中的非线性效应以及量子色动力学(QCD)的低能行为具有重要意义。 本文提供了一个深入的理论分析框架,揭示了在小x条件下,C-奇数胶子相关性如何影响外围质子核碰撞中的奇数谐波定向流,并且展示了如何通过胶子GTMD来解释这种现象。这对于实验物理学以及核物理领域理解高能物理过程中的非平凡动力学有着重要的理论支持。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行